論文の概要: Few-shot Personalization of LLMs with Mis-aligned Responses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18678v1
• Date: Wed, 26 Jun 2024 18:29:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-06-28 18:07:31.632784
• Title: Few-shot Personalization of LLMs with Mis-aligned Responses
• Title（参考訳）: ミスアライン応答を有するLDMのファインショットパーソナライズ
• Authors: Jaehyung Kim, Yiming Yang,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)のパーソナライズのための新しいアプローチを提案する。 私たちのキーとなるアイデアは、LSMを用いてプロンプトを段階的に改善することで、各ユーザに対してパーソナライズされたプロンプトのセットを学ぶことです。 即時改善の反復過程において,LLMによる不整合応答の文脈を取り入れた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.0349773257245
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: As the diversity of users increases, the capability of providing personalized responses by large language models (LLMs) has become increasingly important. Existing approaches have only limited successes in LLM personalization, due to the absence of personalized learning or the reliance on shared personal data. This paper proposes a new approach for a few-shot personalization of LLMs with their mis-aligned responses (Fermi). Our key idea is to learn a set of personalized prompts for each user by progressively improving the prompts using LLMs, based on user profile (e.g., demographic information) and a few examples of previous opinions. During an iterative process of prompt improvement, we incorporate the contexts of mis-aligned responses by LLMs, which are especially crucial for the effective personalization of LLMs. In addition, we develop an effective inference method to further leverage the context of the test query and the personalized prompts. Our experimental results demonstrate that Fermi significantly improves performance across various benchmarks, compared to the best-performing baselines.
• Abstract（参考訳）: ユーザの多様性が増すにつれて、大規模言語モデル(LLM)によるパーソナライズされた応答を提供する能力がますます重要になっている。 既存のアプローチは、パーソナライズされた学習の欠如や、共有された個人データへの依存のため、LLMパーソナライズにおいて限られた成功しか得られない。 本稿では,LLMを不一致応答(Fermi)でパーソナライズするための新しいアプローチを提案する。 私たちのキーとなるアイデアは、ユーザプロファイル(例えば、人口統計情報)と、以前の意見のいくつかの例に基づいて、LSMを用いてプロンプトを段階的に改善することで、各ユーザのパーソナライズされたプロンプトの集合を学習することである。 即時改善の反復過程において,LLMの効果的なパーソナライズには特に重要な,LLMによる不整合応答の文脈を取り入れた。 さらに,テストクエリとパーソナライズされたプロンプトのコンテキストをさらに活用するための効果的な推論手法を開発した。 我々の実験結果から,Fermiは,性能のよいベースラインと比較して,様々なベンチマークにおける性能を著しく向上することが示された。

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